林路
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：邵阳师范高等专科学校数学系更多>>
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- 增加试验数据对岭估计的均方误差的影响
- 1997年
- 在线性模型中,对于回归系数的岭估计和广义岭估计,本文给出了选择岭参数的条件,在此条件下,岭估计和广义岭估计不仅能改善LS估计,而且增加试验数据时,它们的均方误差都会减少。同时,本文将增加试验数据换成增加附加信息,从而讨论了附加信息对混合岭估计和混合广义岭估计的影响问题。
- 林路
- 关键词：岭估计均方误差线性回归模型
- 非线性回归模型中的拟Fisher信息
- 1998年
- 给出拟Fisher信息达到其上界的充要条件,此条件为真得分函数是线性无偏的,即观测数据来自指数族分布,当拟Fisher信息太小时,提出了一种线性有偏拟得分方法,该方法能增加拟Fisher信息,从而改进了参数估计。
- 林路
- 关键词：非线性回归模型
- 非线性模型中的拟似然估计和约束拟似然估计
- 1998年
- 该文证明了,在非线性回归模型中,若以均方误差或均方误差矩阵为标准,拟似然估计是正则广义拟似然估计类中的最优估计,并讨论了拟得分函数最优性与拟似然估计最优性的关系.为改进拟似然估计,该文提出了一种约束拟似然估计,并证明了约束拟似然估计比拟似然估计有较小的均方误差.
- 林路
- 关键词：非线性回归模型拟似然估计
- 非线性模型中拟似然估计的若干性质被引量：5
- 1999年
- 本文主要讨论拟得分函数在广义正则线性无偏函数类中的性质，并证明拟似然估计在泛似拟然估计类中的渐近最优性。
- 林路
- 关键词：非线性回归模型拟似然估计渐近最优性
